广东省工业攻关项目(2004A11403002)
- 作品数：12 被引量：27H指数：3
- 相关作者：阮锋王波黄玉萍邓兆虎张祖军更多>>
- 相关机构：华南理工大学广东交通职业技术学院肇庆学院更多>>
- 发文基金：广东省工业攻关项目广州市科技攻关项目更多>>
- 相关领域：金属学及工艺化学工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 汽车发动机塑料进气歧管的发展现状及思考
- 通过对国内外汽车发动机塑料进气歧管现阶段发展情况的分析,综述当前国内外进气歧管用塑料材料的研究新况以及几种常用的成型工艺技术,并结合我国目前塑料进气歧管的发展现状,提出几点思考。
- 陈松茂阮锋袁宁
- 关键词：塑料进气歧管
- 文献传递
- 摩擦电刷镀Ni-W-D合金镀液改良及镀层性能研究被引量：3
- 2005年
- 给出了改良的Ni-W-D合金镀液配方,并介绍了镀液性能参数。采用自制的摩擦电刷镀装置进行了工艺实验。测定了镀层性能并采用X-射线衍射仪测试了镀层的相组成。分别用扫描电镜和能谱仪对镀层形貌及组成进行了观察与分析。结果表明:改良后的镀液得到的镀层有良好的结合力、较高的硬度和耐磨性,硬度平均值在620HV以上;且该镀层为单相镍面心立方固溶体,表面和横截面无明显裂纹,其中Ni,W,Co,Fe含量分别为84.05%,4.39%,7.66%,3.89%。
- 丁红珍李尚周
- 关键词：镀层性能结合力耐磨性
- 化学镀镍在拉深模中的应用被引量：2
- 2007年
- 为了提高拉伸模的使用寿命,增强其抗疲劳性能,采用了化学镀Ni-P之后加以适当的中温处理的方法。结果表明：经处理的拉伸模镀层均匀,硬度显著提高,寿命能提高2-3倍,且模具无变形。因此,该方法是拉伸模理想的表面强化方法,具有极好的实用和推广价值。
- 刘慧平阮锋罗建东
- 关键词：化学镀拉深模
- 汽车覆盖件冲压工艺方案评价的研究被引量：4
- 2006年
- 针对汽车覆盖件冲压工艺方案的特点,构建了冲压工艺方案评价指标体系,运用层次分析法建立了权重集,并根据评价指标复杂多样的特点,应用模糊评价法对各种方案进行了评价,优选出了最佳方案。通过实例证明,该评价体系的评价结果客观、合理,可满足汽车覆盖件冲压工艺方案优选的需要。
- 沈凌刘越琪阮锋
- 关键词：覆盖件冲压工艺评价指标
- 影响预冲工艺孔的板料成形参数研究
- 2007年
- 利用模拟软件,运用正交试验法对影响预冲工艺孔板料成形性能的参数进行研究,得出各参数对该情况下成形性能影响程度的规律。
- 孙立君阮锋
- 关键词：板料成形正交试验影响因素
- 基于正反向模拟的板料成形毛坯精确设计被引量：3
- 2007年
- 介绍了一种用于冲压毛坯设计的新方法——基于正、反向模拟的毛坯外形设计技术,即先用全量法进行反向模拟,快速得出近似的坯料,再用增量法进行正向模拟修正毛坯的外轮廓,从而得到比较精确的坯料尺寸。并结合这种方法解决了实际生产中的一些问题。
- 张燕琴王波张祖军阮锋
- 关键词：板料成形毛坯设计
- 影响板料胀形性能的参数的研究被引量：2
- 2005年
- 本文利用有限元数值模拟方法对影响板料胀形性能的参数进行了研究,并得出了各参数对板料胀形性能影响程度的规律。
- 孙立君黄珍媛阮锋
- 关键词：机械制造胀形板材
- 板料卷圆回弹分析及数值模拟被引量：7
- 2008年
- 回弹是板料冲压成形中普遍存在的现象,它的存在影响了零件成形的质量。本文探讨了板料弯曲回弹产生的力学机理及回弹产生的原因;分析了有限元方法计算回弹的特点;采用显示和隐式相结合的方法模拟了板料卷圆的成形及回弹过程;实现了对板料卷圆回弹的预测。通过调整有限元方法的计算参数,提高了模拟回弹的精度。
- 邓兆虎张祖军胡卫才阮锋
- 关键词：机械制造回弹卷圆板材有限元
- 应用神经网络进行薄板冲压件坯料优化
- 2008年
- 坯料设计是冲压工艺设计的重要环节。传统的经验类比设计对于复杂拉深件难以奏效,单纯应用有限元增量模拟法进行"试错"耗时多、效率低。本文提出一种利用神经网络与有限元方法结合进行坯料优化的方法,通过实例验证了该方法的可行性,并且成功地将它应用于实际冲压件的毛坯设计。
- 黄玉萍阮锋
- 关键词：机械制造冲压优化设计神经网络
- 基于自适应GA-ANN的拉延筋阻力优化(英文)
- 2008年
- 以某汽车的侧壁板的拉深成形为例,研究了基于神经网络的拉延筋阻力(DBRF)的优化和拉延筋反向设计方法.以反映拉深成形效果的参数最大等效应力、最大等效应变和板厚最大减薄率作为神经网络的输入参数,记为:x1,x2,x3.以拉延过程中不同位置拉延筋的拉延阻力为输出参数,利用Dynaform进行有限元分析,为神经网络提供训练样本,利用训练好的神经网络模型对给定的成形性能指标进行计算,从而获得了优化的拉延筋阻力分布状态,表明根据等效拉延筋阻力的解析模型结合优化算法可以反求拉延筋几何参数.为了克服BP算法训练神经网络具有收敛速度慢和易于陷入局部最优的缺陷,采用遗传算法(GA)训练神经网络,以提高网络计算精度.针对简单遗传算法(SGA)采用固定交叉率和变异率在处理非线性问题时效果不好的缺陷,作者在进行遗传运算时采用自适应交叉率和变异率,组成自适应GA-ANN以提高训练算法的收敛速度和求解精度.有限元仿真实验证明,通过这种方法进行DBRF优化有利于提高板料的成形质量和稳定性,利用该方法获得的设计参数可以对实际设计起到重要的指导作用.
- 黄玉萍王波阮锋
- 关键词：神经网络自适应
